小波变换和分形属性在提高地震资料分辨率中的应用

小波变换具有良好的局部化时频特性，利用小波变换可以很方便地将地震记录分解成不同的频道，分解后的各频道存在内在的分形规律。本文研究表明，其各频道的地震包络具有很好的分形自相似性，在一定的尺度范围内，利用已有的频率通道就可外推高频，提高地震资料的分辨率。     

多分量地震的装备

多分量地震技术是当前地震技术发展的一个热点,被评价为地震工业的第四次技术革命,其中最主要的原因是该项技术与单分量地震相比,会使地震技术的应用产生一些根本性的变化,从而获得巨大的经济效益,文章从多分量地震技术所涉及的硬件出发,重点介绍了目前国内外了新的海上多分量地震仪器装备,包括：四分量检波器,数字包,海底电缆,定位系统,中心站（控制和记录系统）及震源系统等,同时还列出了部分性能指标及制造难点,多分量地震装备的研制和开发是发展多分量地震技术的关键步骤。     

基于K-L变换的微地震资料去噪方法

K-L变换是一种有效的地震去噪方法,但对于信号弱、信噪比较低的微地震资料,传统K-L变换方法去噪效果较差。为此,提出基于K-L变换的微地震资料去噪方法。首先利用单道微地震记录求取协方差矩阵,然后对协方差矩阵进行求解特征值和特征向量,通过分析,选取适当的特征值所对应的新分量进行矩阵的重构,最后通过K-L反变换得到去除噪声、有效信号突出的重构信号。该方法应用于四川某地区微地震资料的去噪处理,效果良好。     

基于设计模式的地震并行处理应用框架

本文研究石油地震探数据处理的流水、扇出扇入、主从和混合并行计算模式,并针对这些模式设计和实现了ＧＲＩＳＹＳ地震并行处理应用框架。利用这个框架,不需要对以往大量的地地震处理模块作任何改动,可以在工作站集群计算机或大规模并行计算机上实现并行处理。     

基于主成分分析的距离判别分析方法在岩性识别中的应用

针对复杂储层岩性识别难度较大的情况,本文引入基于主成分分析的距离判别分析方法,将测井资料来划分岩性,看作是一种类别判别问题,通过计算样本到各个类的距离大小来判别样品类别的归属;建立了测井解释的岩性识别模型,并利用该模型对测试样本进行预测,预测结果与实际结果相比较具有较好的一致性,实验表明,基于主成分分析的距离判别分析方法在岩性识别问题中有着一定的应用前景。     

基于SPCA降维的轻质燃料油分类拉曼光谱鉴别方法

为实现轻质燃料油分类快速检测,采集不同产地的0号车用柴油、3号喷气燃料、92号汽油、95号汽油、98号汽油共5种500个轻质燃料油样本的拉曼光谱;依次利用归一化算子、Savitzky-Golay平滑卷积算子（SG）、自适应迭代惩罚最小二乘算子（airPLS）对原始拉曼光谱进行预处理;采用稀疏主成分分析法（SPCA）对预处理之后的特征成分变量进行降维,进而采用不同方法构建分类模型,对轻质燃料油样本进行分类。结果表明：对拉曼光谱预处理能够有效消除背景噪声干扰,有助于提升分类模型的准确率;采用稀疏主成分分析-支持向量机（SPCA-SVM）方法构建的分类模型对轻质燃料油分类鉴别效果最好;将以SPCA-SVM方法构建分类模型区分95号汽油和92号汽油与95号汽油的混合汽油,当混合汽油中92号汽油体积分数在15%以上时,取得了良好的识别分类效果。     

柴油近红外光谱的独立分量分析方法

 将新兴的多变量分析工具—独立分量分析(ICA)应用到石化行业中，分析柴油的十六烷值和密度、组分中芳烃含量与其近红外光谱之间的关系。ICA方法用于提取柴油近红外光谱数据矩阵的独立成分和相应的混合矩阵，再用BP神经网络对混合矩阵和十六烷值、芳烃含量以及密度进行回归分析，提出了新的柴油组分含量测定和特性分析的基于独立分量分析-神经网络回归(ICA-NNR)的近红外光谱分析方法。通过分析独立分量数和网络中间隐层的神经元数对模型性能的影响，分别建立柴油组分含量测定模型和密度特性的关联模型。结果表明，该方法用于实测的柴油样品近红外光谱数据的处理，测试样品集的标准方法测定值与所建模型预测值的相关性及相对误差均优于现行常用的PLS、PCR等方法。基于ICA-NNR的近红外光谱分析方法对石化行业中油品的组分及物理特性分析具有很好的可行性。     

基于对应分析的地震属性油气检测方法

由于目前采用的油气检测方法和技术多为定性或半定量,油气检测结果存在多解性和不确定性,因此将对应分析方法引入油气检测中,研究出一种基于对应分析技术的地震属性油气检测方法.该方法通过把多种地震属性变量作线性组合、变换得出具有代表性的相互独立的新变量,用以表征所有观测变量变化的主要信息,通过主要变量与已钻井油气显示信息建立对应关系进行油气检测.该方法的应用效果表明,其检测油气符合率高于现有的其他烃类检测技术,在勘探阶段的油气检测方面具有广泛的应用前景.     

基于二维小波变换的地震资料去噪方法

在油气勘探中,接收到的地震信号包含有效信号和噪声干扰,即要求从强噪声背景中提取出微弱有效信号,去除干扰信号.小波变换是一种时频分析方法,具有多分辨和适应时变信号处理的特性,能将信号进行多尺度分解,各尺度上分解所得的小波变换系数代表原信号在不同分辨率上的信息,根据时频分析结果进行去噪处理,试验显示局部特征并没有得到有效利用.于是针对地震数据及其噪声干扰的特点,利用二维小波变换技术易于分离有效信号和噪声的特点,将其应用于实际地震资料的处理中,对消除面波干扰及其他规则干扰效果很明显,大大提高了地震资料的信噪比和分辨率,有效改善了地震资料的质量.     

储层综合评价的主成分分析方法

针对辽河油田冷东-雷家地区沙河街组砾质扇三角洲储层的特点,在对储层进行宏观作均质性和微观孔隙结构研究的基础上,求取了反映储层特征的13项参数,应用主成分分析方法,对储层进行了分类评价.评价结果表明;各类储层的分布规律性强,为下一步编制开发方案,合理划分开发层系奠定了可靠的地质基础.进一步证明主成分分析方法在砾岩储层评价中的实用价值及可行性.     

基于金刚烷指纹参数的主成分分析法识别柴油类型

基于气相色谱/质谱联用仪(GC/MS)建立了柴油中金刚烷类烃指纹化合物的定性、定量分析方法,对催化裂化柴油、加氢裂化柴油、直馏柴油中金刚烷类烃指纹化合物的含量进行了分析。分析结果显示,金刚烷类烃指纹化合物在3种柴油中的含量和分布特点都有所不同,同一类型柴油中部分金刚烷类烃指纹化合物的分布具有相似性。根据金刚烷类烃指纹化合物在不同类型柴油中的分布特点总结出指纹参数,并结合主成分分析对3类柴油进行了类型识别,在主成分分析得到的样品分布图中,相同工艺来源的样品相互聚集,不同工艺来源的柴油间相互离散,可实现对3种不同类型柴油的识别和区分。     

基于地震层序模型的地震资料高分辨率处理方法

以地震层序模型为基础,采用联合反演技术对叠后三维地震数据体进行了高分辨率处理,处理参数的确定是建立在对已有地质信息和原始地震资料进行时频分析基础上的,实际资料处理结果表明,处理后的叠后三维地震数据体的分辨率和信噪比都有明显提高,其地质效果也十分明显。     

海上多波多分量地震地质层位对比方法

针对莺歌海盆地多波地震资料的特点,研究和开发出了一套适应海上纵横波层位对比方法。认为:从研究和应用效果来看,多波多分量地震技术是海洋油气勘探开发中的一项十分有效的、大有前途的技术。 \r\n     

珠江口盆地地震层序的初步分析

通过观察、研究珠江口盆地的地震剖面和部分钻井地质资料,对盆地的地震层序作了初步的分析。根据各反射波的特点和接触关系,将地震剖面自下而上划分为A、B、C三个超层序,并探讨了各地震层序所对应的地质时代。